Eight Things to Know about Large Language Models
arXiv.org
<초거대 언어 모델에 대해 알려진 8가지>
커리어리 친구들, 지금까지 출시된 초거대 언어 모델(LLM)의 현황을 조망해서 8가지를 잘 정리한 논문을 읽고 요점을 정리했습니다.
최근 몇 달 동안 대규모 언어 모델(LLM)이 널리 배포되면서 여러 분야의 지지자, 정책 입안자, 학자들로부터 새로운 관심과 참여의 물결이 일고 있습니다. 이러한 관심은 이 기술이 제기하는 많은 긴급한 질문에 대한 시의적절한 대응이지만, 때로는 중요한 고려 사항을 놓칠 수 있기 때문에 이 논문에서는 잠재적으로 놀라운 8가지 사항에 대한 증거를 조사했습니다.
⛳️ LLM은 타겟 혁신 없이도 투자가 증가함에 따라 예측 가능하게 더 나은 역량을 갖추게 됩니다.
⛳️ LLM의 특정 중요한 행동은 투자 증가의 부산물로 예측할 수 없이 나타나는 경향이 있습니다.
⛳️ LLM은 종종 외부 세계의 표현을 학습하고 사용하는 것처럼 보입니다.
⛳️ LLM의 액션을 조종할 수 있는 신뢰할 수 있는 기술이 없습니다.
⛳️ 전문가들은 아직 LLM의 내부 작동을 해석할 수 없습니다.
⛳️ 인간의 작업 수행 능력은 LLM 성능의 상한선이 아닙니다.
⛳️ LLM은 제작자의 가치나 웹 텍스트에 인코딩된 가치를 표현할 필요가 없습니다.
⛳️ LLM과의 짧은 상호 작용은 종종 오해의 소지가 있습니다.
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2023년 6월 30일 오전 1:15
댓글 3
전문가들은 LLM의 내부 작동 해석할 수 없다 문구에서 전문가는 이를 만든 사람은 해당하지 않나요??? 많은 이들이 만들다보니 부분으로 이해하는 것이고 전체를 아는 사람이 없다는 뜻인가요?
@hsLEE 아직 LLM을 만든 사람들조차도 어떻게 해서 딥 뉴럴 네트워크의 추론 생성을 하는지 모두 파악하지 못했다는 뜻입니다.
@hsLEE 와…그렇군요 놀랍습니다 답변감사드립니다…! 다 알지못하다니 마법인 상태같군요…!
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